DEEPLINK CORE Lab

시계열 분석 – 계절성 자기회귀 통합 이동 평균 모델(SARIMA, Seasonal ARIMA): 데이터 사이언스의 필수 요소 이해하기

시계열 데이터 분석은 데이터 사이언스의 중요한 영역 중 하나이며, 그 중에서도 계절성을 고려한 시계열 분석은 매우 중요합니다.이번 포스트에서는 계절성 자기회귀

시계열 데이터 분석은 현대 데이터 사이언스의 중요한 부분이다. 그 중에서도 자기회귀 통합 이동 평균 모델(ARIMA)은 복잡한 시계열 데이터를 분석하고 예측하는

시계열 분석의 주요 영역 중 하나는 이동 평균 모델(Moving Average Model, MA)이다. 이 포스트에서는 MA 모델의 기본 원리와 이를 데이터

시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)을 알아봄에 있어서 고전적 시계열 모델들을 먼저 살펴보고자 한다. 그중 자기회귀 모델(AR, Autoregressive Model)은 “현재는 과거에

시계열 데이터 분석(Time Series Analysis)은 시간에 따른 데이터의 변화와 패턴을 분석하는 통계적 접근법이다.시계열 데이터는 금융, 경제, 기상학, 심리학 등 다양한

“이상치(Outlier)”란 데이터 세트에서 다른 관찰값들과 크게 다른 값을 가진 관찰 결과를 말한다. 이상치는 데이터 수집, 측정 오류 또는 실제 변동성으로

오늘은 데이터 사이언스의 핵심 개념 중 하나인 ‘데이터의 객체(Data Object)와 속성(Attributes) 유형’에 대해 알아보고자 한다. 데이터 객체란? 데이터 객체(Data Object)는

‘결측치(Missing Data)‘란 데이터 세트에서 관찰되지 않거나 기록되지 않은 값들을 의미한다. 다양한 이유로 데이터 수집 과정에서 일부 정보가 누락되거나, 기록되지 않아

데이터가 정규 분포를 따른다는 가정은 데이터 사이언스와 통계학에서 매우 중요한 역할을 하며, 정규 분포의 이해는 분석의 정확도와 신뢰성을 높이는 데

오늘은 데이터 분석에서 자주 사용되는 두 가지 회귀 방법, 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해 알아볼 예정이다. 이 두 방법은 비슷한